scipy.special.kl_div¶
- scipy.special.kl_div(x, y, out=None) = <ufunc 'kl_div'>¶
计算Kullback-Leibler散度的初等函数
\[\begin{split}\mathm{kl\_div}(x，y)= \开始{案例} x\log(x/y)-x+y&x>0，y>0\\ y&x=0，y\ge 0\\ \inty&\text{否则} \结束{案例}\end{split}\]- 参数
- x, yarray_like
实实在在的论据
- outndarray，可选
函数结果的可选输出数组
- 退货
- 标量或ndarray
Kullback-Liebler散度的值。
注意事项
0.15.0 新版功能.
该函数是非负的，并且在 x 和 y 。
此函数的起源是凸规划；请参见 [1] 有关详细信息，请参阅。这就是该函数包含额外 \(-x + y\) 关于库尔巴克-莱布勒分歧可能预期的条款。有关不带附加项的函数版本，请参见
rel_entr。参考文献
- 1
GRANT，BOYD，YE，“cvx：matlab有纪律的凸编程软件”，http://cvxr.com/cvx/